Star formation efficiency in bulges: an observational investigation of eight nearby galaxies with rich molecular gas but low star formation rate
Notice bibliographique
Résumé
The physics that regulates star formation (SF) is fundamental to the building of our Universe. In the simplest scenario, stars form out of dense molecular clouds on the free-fall timescale. However, the star formation efficiency (SFE) has been shown to vary across different environments, particularly within galactic starbursts and deep within the bulges of galaxies. Galactic bulges and more massive elliptical galaxies share similar properties. They both have spheroidal distributions of stellar mass with high surface densities. Some bulges and elliptical galaxies have rich molecular gas reservoirs but scarce SF. This thesis aims to solve the mystery of suppressed SF in these gas rich spheroidal systems, using observations of eight galaxies that are either elliptical or have large bulges. The observations offer spatially-resolved measurements (~100 pc resolution) of warm ionised gas emission lines from the imaging Fourier transform spectrograph SITELLE at the Canada-France-Hawaii Telescope, and cold molecular gas from the Atacama Large Millimeter/sub-millimeter Array. I use the ionised gas emission lines to classify ionisation mechanisms and demonstrate the absence of SF regions in the elliptical galaxies and bulges. I then use the surface densities of molecular gas and SF rate to constrain the depletion times, which suggest suppressed SF in the elliptical galaxies and bulges. The radial profile of depletion times indicate an inside-out quenching of SF. I also study the gas dynamics of these galaxies, especially in two detailed case studies: NGC 3169 and NGC 524. I explore a number of SF quenching mechanisms, including bulge dynamics, turbulence and AGN feedback. I find that SF suppression in this sample of galaxies is dominated by galactic rotation induced shear
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».